我有一个obj64 维的高斯混合分布对象，想把它放在pdf函数中找出某个点的概率。
然而，当我输入pdf(obj,obj.mu(1,:))测试对象时，它会产生非常高的概率（如 2.4845e+069）
这没有意义，因为概率应该介于零和一之间。
我的matlab有问题吗？
ps 甚至pdf(obj,obj.mu(1,:)+obj.Sigma(1,1)*rand())产生高概率 (2.1682e+069)
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首先要做的事情是：概率密度函数并不总是评估为 1，它只是在其域上积分为 1。
此外，您看到的是拟合高斯混合模型时的奇点问题（参见第 434 页，图 9.7）。某些组件崩溃到单个数据点不可避免地会导致方差变为 0 并且 PDF 爆炸。这在高斯混合模型中经常遇到，因为它不是对数凸的，并且似然函数中有很多局部最大值。我们试图找到一个表现良好的、表现良好的局部最大值，而奇点是特别糟糕的情况。
当您看到这一点时，您将希望以不同的起点重新运行算法或减少您正在使用的组件数量。上面的书还建议将特定组件重置为不同的值。
另一种方法是使用贝叶斯方法，对参数采用先验或正则化项，这将惩罚古怪的值，例如 0 sigma 参数。
您可以使用不同的起始值间接控制第一部分gmdistribution.fit。对于第二部分，您可以使用Regularize参数： http: //www.mathworks.com/help/stats/gmdistribution.fit.html
于 2013-03-22T05:18:50.830 回答